人工智能-深度学习-模糊滑模及通用模型控制在DCDC变换器控制系统中的应用研究.pdf

【人工智能与深度学习在DC/DC变换器控制中的应用】 随着科技的进步，人工智能（AI）和深度学习（Deep Learning）正逐渐渗透到各个领域，包括电力电子系统的设计和控制。在DC/DC变换器的控制系统中，这两种技术的运用带来了显著的性能提升。 DC/DC变换器因其高效、稳定的特性在电器设备中广泛应用。传统的控制策略通常是基于状态空间平均模型，采用经典线性控制理论来设计控制器。然而，由于DC/DC变换器的时变性和非线性特性，这种方法存在局限性。 近年来，智能控制、非线性控制和自适应控制等先进控制技术逐渐成熟。其中，深度学习作为一种强大的机器学习技术，能够处理复杂的非线性问题，特别适合用于DC/DC变换器的控制。它可以通过大量的数据训练，自动提取特征并建立精确的控制模型，提高了系统的动态响应和鲁棒性。 文章首先详细介绍了DC/DC变换器的基础控制策略，以Cuk变换器为例，推导出其状态空间平均模型，设计了电压型和电流型的控制方案，并分析了系统的稳定性。在此基础上，研究了模糊控制方法，模糊控制利用规则库和推理机制，可以灵活地应对不确定性，增强了控制系统的适应性。 进一步，论文将滑模控制与模糊控制结合，形成了模糊滑模控制。滑模控制以其强鲁棒性著称，即使面对参数变化和干扰，也能保持系统稳定。模糊滑模控制在保证系统性能的同时，提升了抗干扰能力。 此外，通用模型控制（Common Model Control, CMC）也是文章的重点。通过径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络，论文实现了被控对象的逆模型识别，并将逆模型嵌入通用模型控制器中。考虑到模型辨识的误差，文章提出了通用模型自适应控制，这种结合自适应控制的方法可以在线调整控制器参数，有效应对模型不确定性，从而实现更好的控制效果。 综上所述，人工智能与深度学习的运用为DC/DC变换器的控制提供了新的思路。模糊控制、滑模控制和通用模型自适应控制等先进控制策略，不仅优化了系统的动态性能，还增强了系统的稳定性和鲁棒性。这不仅在理论上有重要的研究价值，而且对于实际工程应用，特别是对于那些对效率和稳定性要求极高的场合，具有重大的实践意义。